BAB IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
D. Analisis Data
Sebelum dilakukan analisis regresi untuk kelima variabel, perlu terlebih dahulu dilakukan uji asumsi normalitas, linieritas, homogenitas varians, dan non autokorelasi terhadap data penelitian.
a. Uji normalitas
Santoso (2010) mengungkapkan bahwa uji normalitas pada penelitian yang menggunakan analisis regresi dilakukan pada nilai
residu atau error. Hal ini dikarenakan dengan semakin besarnya error
yang dihasilkan berarti semakin buruk prediksi yang dilakukan. Oleh sebab itu, yang diukur adalah normalitas dari sebaran nilai residu.
Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan program Software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) versi 15,0 for Windows dengan menghitung terlebih dahulu nilai residunya lalu menghitung normalitas residu menggunakan Kolmogorov-Smirnov. Apabila hipotesis nol diterima berarti bahwa data mengikuti fungsi distribusi normal yaitu nilai p-value lebih besar daripada 0,05. Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa nilai K-SZ dari residu sebesar 0,200 (p>0,05) sehingga data yang ada dalam penelitian ini mengikuti fungsi distribusi normal. Oleh karena itu, uji hipotesis penelitian ini dapat menggunakan teknik analisis regresi ganda. Tabel 14 menyajikan secara lebih rinci hasil uji normalitas dari data penelitian.
Tabel 14
Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Kolmogorov-Smirnova
Statistic df Sig.
Unstandardized
Residual ,086 64 ,200
*
* This is a lower bound of the true significance. a Lilliefors Significance Correction
b. Uji linearitas
Uji linearitas dilakukan untuk melihat apakah hubungan antar variabel dalam suatu penelitian mengikuti garis lurus. Dalam analisis
regresi, linearitas diuji dengan membuat plot residual terhadap harga-harga prediksi. Jika grafik antara harga-harga-harga-harga prediksi dan harga-harga-harga-harga residual tidak membentuk suatu pola tertentu, maka asumsi linearitas terpenuhi (Sulaiman, 2004). Hasil uji linearitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1
Regression Standardized Predicted Value
3 2 1 0 -1 -2 R e g re s s io n S ta n d a rd iz e d R e s id u a l 3 2 1 0 -1 -2 Scatterplot
Dependent Variable: Skala Keintiman
Gambar 1 menunjukkan bahwa residu data dari variabel prediktor Gaya Kelekatan Aman, Gaya Kelekatan Terpreokupasi, Gaya Kelekatan Takut-Menghindar, Gaya Kelekatan Menolak dan variabel kriterium Tingkat Keintiman menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Hal ini berarti bahwa asumsi linearitas terpenuhi.
Dalam penelitian ini, uji lineritas juga dilakukan pada masing-masing variabel prediktornya. Rangkuman hasil uji linearitas dapat dilihat pada tabel 15.
Tabel 15
Rangkuman Hasil Uji Linearitas
Hubungan F Sig
Gaya kelekatan aman*tingkat keintiman 8,662 0,007 Gaya kelekatan terpreokupasi*tingkat keintiman 1,148 0,294 Gaya kelekatan takut-menghindar*tingkat keintiman 5,628 0,025 Gaya kelekatan menolak*tingkat keintiman 1,333 0,258
Dari tabel 15, dapat dilihat bahwa hubungan antara dua variabel yang memenuhi uji linearitas (p < 0,05) adalah hubungan antara gaya kelekatan aman dan tingkat keintiman serta gaya kelekatan takut-menghindar dan tingkat keintiman. Hubungan antara gaya kelekatan terpreokupasi dan tingkat keintiman serta gaya kelekatan menolak dan tingkat keintiman memiliki nilai p > 0,05 yang berarti bahwa kedua hubungan tersebut tidak memenuhi asumsi linearitas.
c. Uji kolinearitas
Uji ini ingin melihat apakah ada korelasi antar variabel tersebut. Jika setiap variabel prediktor saling berkorelasi atau dapat dikatakan terdapat kolinearitas di antara variabel tersebut, maka tidak dapat ditentukan dengan tepat variabel prediktor mana yang mampu memprediksi perubahan dari variabel kriteriumnya (Miles & Shelvin, 2001). Uji kolinearitas ini dilihat berdasarkan hasil Tolerance dan
VIF. Syarat suatu variabel prediktor dikatakan tidak berkorelasi dengan variabel prediktor yang lain adalah nilaiTolerancemendekati
1 dan VIFkurang dari 2 (VIF < 2). Tabel 16 menjelaskan tentang uji kolinearitas antar variabel prediktornya.
Tabel 16 Collinearity Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant)
Skala Gaya Kelekatan Aman ,817 1,224
Skala Gaya Kelekatan
Terpreokupasi ,780 1,282
Skala Gaya Kelekatan Takut
Menghindar ,751 1,331
Skala Gaya Kelekatan
Menolak ,923 1,083
Dari tabel 19, terlihat bahwa Gaya Kelekatan Aman memiliki nilai Tolerance = ,817 dengan VIF = 1,224; Gaya Kelekatan Terpreokupasi memiliki nilai Tolerance = ,780 dengan VIF = 1,282; Gaya Kelekatan Takut-Menghindar memiliki nilai Tolerance = ,751 dengan VIF = 1,331; dan Gaya Kelekatan Menolak memiliki nilai
Tolerance = ,923 dengan VIF = 1,083. Data tersebut menunjukkan bahwa setiap nilai Tolerance dari variabel-variabel prediktor dalam penelitian ini memiliki nilai yang mendekati angka 1 dengan nilaiVIF
< 2. Hal ini berarti bahwa tidak ada korelasi atau tidak terjadi multikorelasi antar variabel-variabel prediktornya.
d. Uji homokedastisitas
Uji homokedastisitas digunakan untuk membuktikan kesamaan varians yaitu dengan melihat penyebaran nilai-nilai residual terhadap
nilai-nilai prediksi. Hasil uji homokedastisitas dari data-data dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2
Gambar 2
Regression Standardized Predicted Value
3 2 1 0 -1 -2 R e g re s s io n S tu d e n ti z e d R e s id u a l 3 2 1 0 -1 -2 Scatterplot
Dependent Variable: Skala Keintiman
Gambar 2 memperlihatkan bahwa sebaran nilai-nilai residual terhadap nilai-nilai prediksi dalam penelitian ini acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Hal ini berarti bahwa asumsi homokedastisitas terpenuhi.
e. Uji non autokorelasi
Uji non autokorelasi dilakukan untuk melihat apakah model regresi ganda dalam suatu penelitian bersifat independen atau tidak terjadi autokorelasi. Pendeteksian ada tidaknya autokorelasi dilakukan dengan pengujian Durbin-Watson (DW). Harga yang mungkin untuk
statistik d ini adalah 0 sampai 4. Jika nilai DW mendekati 2 maka residualnya tidak berkorelasi satu sama lain.
Berdasarkan hasil perhitungan Software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) versi 15,0 for Windows, didapat nilai DW sebesar 1,792. Nilai ini mendekati angka dua, maka tidak terjadi autokorelasi. Hal ini berarti bahwa asumsi non autokorelasi terpenuhi.
2. Uji hipotesis
Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan program Software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) versi 15,0 for Windows
menggunakan teknik Regression Linear. Hasil analisis regresi dengan variabel prediktor gaya kelekatan aman, gaya kelekatan terpreokupasi, gaya kelekatan takut-menghindar, gaya kelekatan menolak dan variabel kriterium tingkat keintiman dapat dilihat pada tabel 17.
Tabel 17 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 108,056 30,658 3,525 ,001
Skala Gaya Kelekatan
Aman 1,101 ,414 ,347 2,661 ,010
Skala Gaya Kelekatan
Terpreokupasi -,386 ,367 -,141 -1,053 ,297
Skala Gaya Kelekatan
Takut Menghindar -,554 ,592 -,127 -,936 ,353
Skala Gaya Kelekatan
Menolak -,192 ,740 -,032 -,259 ,797
a Dependent Variable: Skala Keintiman
Hipotesis 1 berbunyi gaya kelekatan aman mampu memprediksi tingkat keintiman dalam hubungan berpacaran pada individu di masa
dewasa awal. Pada tabel 18 hasil analisis regresi antara gaya kelekatan aman dan tingkat keintiman menunjukkan nilai t= 2,661 dengan p = ,010 (p < 0,05). Hasil tersebut menunjukkan bahwa hipotesis 1 diterima, artinya gaya kelekatan aman mampu memprediksi tingkat keintiman secara signifikan dalam hubungan berpacaran pada individu di masa dewasa awal.
Hipotesis 2 berbunyi gaya kelekatan terpreokupasi mampu memprediksi tingkat keintiman dalam hubungan berpacaran pada individu di masa dewasa awal. Pada tabel 18 hasil analisis regresi menunjukkan korelasi p = ,297 (p > 0,05) dan nilai t = -1,053. Nilai p > 0,05 menunjukkan bahwa Gaya Kelekatan Terpreokupasi dan Tingkat Keintiman secara statistik tidak signifikan. Hal tersebut berarti bahwa hipotesis 2 ditolak atau dengan kata lain gaya kelekatan terpreokupasi tidak mampu memprediksi tingkat keintiman secara signifikan dalam hubungan berpacaran pada individu di masa dewasa awal.
Hipotesis 3 berbunyi gaya kelekatan takut-menghindar mampu memprediksi tingkat keintiman dalam hubungan berpacaran pada individu di masa dewasa awal. Pada tabel 18 hasil analisis regresi menunjukkan nilai t= -,936 dan p = ,353 (p > 0,05). Nilai tersebut menunjukkan bahwa secara statistik gaya kelekatan takut-menghindar tidak signifikan terhadap tingkat keintiman. Hal ini berarti bahwa hipotesis 3 ditolak atau gaya kelekatan takut-menghindar tidak mampu memprediksi tingkat keintiman
secara signifikan dalam hubungan berpacaran pada individu di masa dewasa awal.
Hipotesis 4 berbunyi gaya kelekatan menolak mampu memprediksi tingkat keintiman dalam hubungan berpacaran pada individu di masa dewasa awal. Pada tabel 18 hasil analisis regresi menunjukkan korelasi p = ,797 (p > 0,05) dan t = -,259. Nilai tersebut berarti bahwa Gaya Kelekatan Menolak tidak bernilai signifikan terhadap Tingkat Keintiman. Oleh sebab itu, hipotesis 4 ditolak yang berarti bahwa gaya kelekatan menolak tidak mampu memprediksi tingkat keintiman secara signifikan dalam hubungan berpacaran pada individu di masa dewasa awal.
